KÜMELEME ANALZNDE YEN BR YAKLAIM: KENDN DÜZENLEYEN HARTALAR (KOHONEN ALARI)

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KÜMELEME ANALZNDE YEN BR YAKLAIM: KENDN DÜZENLEYEN HARTALAR (KOHONEN ALARI)"

Transkript

1 KÜMELEME ANALZNDE YEN BR YAKLAIM: KENDN DÜZENLEYEN HARTALAR (KOHONEN ALARI) Aye OUZLAR (*) Özet: Kendini düzenleyen haritalar (Self-Organizing Maps-SOM) veya dier bir söyleyile Kohonen aları 1980 lerde gelitirilen en önemli a yapılarından birisidir. SOM un ana fonksiyonu, n-boyutlu uzaydaki girdi verilerini, orijinal topolojik ilikilerini koruyarak daha düük boyutlu (genellikle bir veya iki) çizimle haritalatırmasıdır. Bu çalımada Bursa Emniyet Müdürlüünden salanan veriler ile SOM, suçlu profilinin belirlenmesi amacıyla kullanılmıtır. Suçlu profilleri tanımlamaları C5.0 kural algoritması deerlendirilerek yapılmıtır. Anahtar Kelimeler: Kendini düzenleyen haritalar, Kohonen aları. Abstract: Self-organizing maps (SOM) or Kohonen s network is one of the most important network architectures developed during the 1980s. The main function of SOM is to map the input data from an n-dimensional space to a lower dimensional (usually one or two) plot while maintaining the original topological relations. In this study with cooperation of police headquarters of Bursa, SOM is used for definition of profiles of criminals. As a result criminal profiles were defined according to evaluation of C5.0 rule algorithm. Keywords: Self-organizing maps, Kohonen s network. I.Giri Veri madenciliinin üstlendii görevler geni bir bakı açısıyla dört boyutta incelenebilir: Sınıflama, tahmin, bölümlendirme/kümeleme, tanımlama/özetleme. Görevin ana hedefine balı olarak, veri madencilii sürecinin çıktısı ön kestirimsel modeller veya betimleyici bilgiler olacaktır. Veri madencilii süreci tarafından türetilen ön kestirimsel modeller sınıflama veya tahmin görevleri söz konusu olduunda kullanılı iken; betimleyici bilgiler, bölümlendirme/kümeleme ve özetleme türünden problemler için uygun olacaktır. Her bir veri madencilii uygulaması farklı hedef ve durumlara sahip olduundan, farklı veri madencilii teknii kümelerini gerektirmektedir.tablo 1 de veri madenciliinin amaçları, görevleri ve teknikleri/araçları özetlenmitir. (*) Yrd.Doç.Dr. Uluda Üniversitesi BF Ekonometri Bölümü

2 94 Aye OUZLAR Tablo 1: Veri Madencilii Amaçları, Görevleri ve Teknikleri/Araçları (Kiang ve Kumar: 2001, 180) Amaçlar Görevler Teknikler/Araçlar Ön Kestirim Sınıflama Logit modeller, diskriminant analizi, k-en yakın komuluk, karar aaçları, sinir aları ve genetik algoritma. Tahmin Regresyon, logit modeller, sinir aları ve genetik algoritma. Betimleme Bölümlendirme/Kümeleme K-ortalama analizi, sinir aları ve genetik algoritma Özetleme/Link Analizi Birliktelik kuralları, sorgulama araçları (SQL), ANOVA, basit çapraz tablolar, daire grafii ve histogram gibi görselletirme teknikleri ve çok boyutlu ölçekleme analizi. Veri madencilii, veri tabanında beklenmeyen ilikilerin bulunmasına yardım etmesi açısından geleneksel istatistiksel analizlerden farklılık göstermektedir. Yüksek boyutluluk ve büyük hacimli verilerden ötürü, veri madenciliinde geleneksel istatistiksel yöntemlerin kullanımı sınırlanmıtır (Wang ve Wang, 2002:31). Dolayısıyla, veri madenciliinde yapay zeka ve veri görselletirme alanındaki çalımaların zorunlu hale geldiini söylemek yanlı olmayacaktır. Bu çalımada, yapay zeka dolayısıyla sinir aları alanında yer alan, bir veri görselletirme aracı ve birimlerin kümelendirilmesi amacına hizmet eden SOM veya Kohonen aları üzerinde durularak, Uluda Üniversitesi Bilimsel Aratırma Projeleri kapsamı içerisinde yer alan ve Bursa Emniyet Müdürlüünden salanan aır suçlar bürosuna ilikin veriler üzerinde bir uygulama yapılmaya çalıılmıtır. II. Kendini Düzenleyen Haritalar (Kohonen Aları) Kohonen aları, balangıçta grupların bilinmedii durumlarda, verilerin kümelendirilmesini amaçlamaktadır. Kümeleme amacıyla kullanılmasının yanında, bir veri görselletirme aracı dır (Flexer, 2001:382). Kohonen alarında, kestirim yapılacak bir çıktı (balı) deiken bulunmadıından, denetimsiz örenim gerçekletiren bir sinir aı türüdür (Ouzlar, 2004:62). Kohonen aları, girdi (baımsız) deiken kümesindeki örüntülerin açıa çıkarılması amacıyla kullanılmaktadır. Bu aın çıktısında, gözlemler gruplandırılmı olarak edlde edilmektedir. Bir grup veya kümenin içindeki gözlemlerin birbirine benzer olduu, farklı gruplarda yer alan gözlemlerin ise birbirine benzer olmadıını söylemek mümkündür. Kohonen aları, bir girdi ve iki boyutlu bir Kohonen tabakasından olumaktadır (Kiang: 2001, 163). Her bir sinir (nöron), girdi

3 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 95 deikenleri veya aynı anlamda girdi alanlarının her biri ile balantılıdır ve tekrar aırlıkları (önemleri) bu balantıların her birinin üzerinde yer almaktadır. Bir sinir için aırlıklar, analizde kullanılan girdi alanlarının oluturduu küme için bir profili temsil etmektedir. Genellikle bir Kohonen aı, az sayıda birim çok sayıda gözlemi özetlediinde (güçlü birimler) veya çok sayıda birim gözlemlerin her hangi birine karılık gelemediinde (zayıf birimler)son bulacaktır. Kohonen veya kendini düzenleyen harita, bir çıktı olarak düünülen sinirleri içermesine karılık, bu alarda gerçek çıktı katmanı bulunmamaktadır (Clementine 7.0 User s Guide, 2002:274). Bir Kohonen haritası ekil 1 de gösterilmitir. Kohonen aında yer alan daha düük katmanlardaki düümler (girdi düümleri), örneklem veri noktaları tarafından temsil edilen girdileri alırlar. Daha yüksek katmanlardaki düümler (çıktı düümleri), denetimsiz örenim sürecinin ardından girdi örüntülerinin organizasyon haritasını temsil edecektir. SOM daki denetimsiz örenim süreci u ekilde tanımlanabilir: Balangıçta, balantı aırlıkları (connection weights) küçük rassal sayılar ile düzenlenir. Bir örneklem veri noktası tarafından temsil edilen yeni girdi vektörü, girdi düümleri tarafından alınır. Girdi vektörü, balantılara balı olarak çıktı düümlerine gönderilir. Çıktı düümlerinin faal duruma getirilmesi girdiye balıdır. Kazanan-tümünü-alır (winner-takes-all) yarıı içerisinde, girdi vektörüne en fazla benzerlik gösteren aırlıklara sahip çıktı düümü aktif hale gelecektir. Örenim aamasında aırlıklar, aaıdaki Kohonen örenim kuralı çerçevesinde güncelenirler: w (yeni)= w (eski)+ η[x-w(eski)] (1) Bu eitlikte w aırlık matrisi, X girdi vektörü ve η zaman süresince azalan örenim oranı (0< η<1) dır. Aırlık güncellemesi yalnızca, aktif çıktı düümü ve topolojik komuları için oluur. Komuluk geni olarak balar ve zaman süresince yava bir biçimde azalır. Girdi vektörlerinin yeterli bir sayısının sunulmasının ardından aırlıklar, kümeleri belirlemeye balayacaktır. Kümelerin belirlenmesi ise, küme merkezlerinin lokal younluk fonksiyonlarının, girdi vektörlerinin yaklaık olasılık younluk fonksiyonlarına yaklama eilimi ile gerçekleir. SOM daki çıktı düümleri, öncül küme merkezleri bilgisi olmadan gerçek kümeleri temsil edecektir (Wang, 2001:129). Aın topolojisi, kafes formu olarak tanımlanır. En çok kullanılan iki kafes, dikdörtgen ve altıgen kafeslerdir. Dikdörtgen bir kafeste bir düüm dört komuya sahip iken, altıgen bir kafeste ise bu sayı altıdır. Dolayısıyla, görselletirme amaçları için altıgen kafes tercih edilmektedir (Kloptchenko vd., 2004:31).

4 96 Aye OUZLAR ekil 1: Kohonen Haritası ekil 1 incelendiinde, analize dahil edilen girdi deikenlerinden 12 farklı kümenin olutuu gözlemlenebilmektedir. Bu 12 farklı kümenin içerdii gözlem sayılarının birbirinden farklı olduu, noktaların büyüklüklerinin farklı olularından anlaılabilmektedir. Kohonen aları, boyut azaltma amacına balı olarak da kullanılabilmektedir. k adet orijinal girdi deikeninden, grafiksel düzenleme sonucunda bulunan iki türetilmi deiken (ekil 1 de $KX-Kohonen ve $KY- Kohonen), orijinal girdi deikenlerinin benzerlik ilikilerini korumaktadırlar. Bu özellik, faktör veya temel bileenler analizinin saladıı yarara e deer olmaktadır (Kiang ve Kumar, 2001:178). Kohonen alarının eitimi boyunca, istenildii takdirde bir geri bildirim grafii (feedback graph) görüntülenebilir. Bir Kohonen Geri Bildirim grafii örnei ekil 2 de gösterilmitir.

5 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 97 ekil 2: Kohonen Geri Bildirim Grafii Kohonen geri bildirim grafii, eitim süresince görüntülenmektedir. Her bir düümün gücü, kırmızıdan beyaza doru deien bir renk ile temsil edilmektedir. Kırmızı renk, çok sayıda gözlem kazanan birimleri (güçlü birimler), beyaz renk ise birkaç veya hiç kayıt kazanamayan birimleri (zayıf birimler) temsil etmektedirler. Kümeleme analizinde kullanılan istatistiksel tekniklere alternatif olarak SOM gelitirilmitir. Kümelemede benzer veri noktaları aynı küme içerisinde yer almaktadır (Dasu ve Johson, 2003:77). SOM yöntemi, kümeleme analizinde kullanılan tipik bir yapay zeka tekniidir. Sinir alarına dayalı tekniklerin, istatistiksel modelleme tekniklerine tercih edilmesinin en önemli nedenlerinden biri, verilerin daılımlarına ilikin varsayımlar gerektirmemeleridir. SOM yüksek boyutlu verilerin daha düük boyutlu resmedildii bir harita sunar ve bu harita da veri madencilii aratırmacılarına kümeleri görüntüler. SOM yöntemi bazı istatistiksel kümeleme yöntemleri gibi kümelerin ön sayısına, deikenlerin olasılık daılımlarına ve deikenler arasındaki baımsızlıa ilikin varsayımlar gerektirmez (Dunham, 2003:148). SOM, Tuevo Kohonen tarafından tanımlanan bir sinir aı türüdür. Dier sinir aları türlerinde olduu gibi, veri kümelerindeki ilikilerin açıklanmasında kullanılan parametrik olmayan bir yaklaımdır (Penn, 2005; 2). Kohonen sinir alarına dayalı SOM, kümeleme analizinde arzu edilir bir teknik haline gelmitir. SOM a dayalı kümeleme teknikleri veri madenciliinde istatistiksel yöntemlerden daha çok avantajlara sahiptir. Bu avantajlardan ilki, veri

6 98 Aye OUZLAR madenciliinin çok yüksek dereceden veriler ile ilgili olmasından kaynaklanmaktadır. Bu yüksek boyutluluk, verilerin istatistiksel korelasyonlarını anlamsız hale getirmekte ve bu sebeple istatistiksel yöntemler güçsüz kalmaktadırlar. SOM yöntemi, istatistiksel testlerin dayalı olduu bir takım varsayımlara dayanmamakta ve yüksek boyutlu veriler ile çalııldıında etkin bir yöntem olarak düünülmektedir. kinci olarak, veri madenciliinde yer alan veriler, bilinen çok deikenli daılımlara genellikle sahip deillerdir ve bu nedenle geleneksel istatistiksel kümeleme yöntemleri bu durumlarda sınırlamalara sahiptirler. Dier taraftan istatistiksel varsayımlara karı geveklii, kullanılı ve esnek oluu nedeni ile kümeleme analizi çalımalarında SOM yöntemi sıkça kullanılmaya balamıtır. Üçüncüsü, SOM yöntemi yüksek boyutlu veri kümelerinin görselletirilmesi için bir temel tekil etmektedir. Bu özellik dier veri analizi yöntemlerinin hiçbirinde bulunmamaktadır. SOM yönteminin en büyük dezavantajı ise, kümeleme analizi sonuçlarının geçerliliine ilikin bir ölçü salayamamasıdır. Ayrıca SOM, kümelerin birbirinden ayırt edilmelerini salayacak özelliklerin (baımsız deikenlerin) neler olduunu veremediinden dolayı, bir kural türetme teknii ile (C5.0 gibi) birlikte kullanılması daha anlamlı olacaktır (Clemetine 7.0 User s Guide, 2002:384). Çalımamızda da SOM un elde edilmesinin ardından, oluan kümelerin özelliklerinin belirlenmesi amacıyla C5.0 kural türetme algoritması kullanılmıtır. III. Uygulama Uygulama bölümünde Bursa Emniyet müdürlüünden alınan polis suç veri tabanına ilikin aır suçlar bürosuna ait aaıdaki deikenler ele alınmıtır: Baımlı Deiken: BURO: Birey aır suç ilemi ise 1, dier suçlardan yakalanmı ise 0 (Bu deiken C5.0 kural türetme algoritmasında kullanılmıtır). Baımsız Deikenler: Suçun lendii Saat (OLAYSAAT): Suçu leyen Bireyin Cinsiyeti (CINSIYET): 1. Erkek 2. Kadın

7 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 99 Suçu leyen Bireyin Yaı (YAS) Suçu leyen Bireyin Doum Yeri (DOGYER): 1. Akdeniz Bölgesi 2. Dou Anadolu Bölgesi 3. Ege Bölgesi 4. Güney Dou Anadolu Bölgesi 5. ç Anadolu Bölgesi 6. Karadeniz Bölgesi 7. Marmara Bölgesi 8. Göçmen (Yurt Dıı) Suçu leyen Bireyin Örenim Durumu (OGRENIM): 1. Okur Yazar Deil 2. Okur Yazar 3. lkokul Mezunu 4. Ortaokul mezunu 5. Lise Mezunu 6. Meslek Yüksekokulu Mezunu 7. Üniversite Mezunu Suçu leyen Bireyin Meslei (MESLEK): 1. Bota Gezer 2. Örenci 3. Çiftçi 4. Ev Hanımı 5. çi (Kamu veya Özel) 6. Kamu Personeli (Devlet Memuru) 7. Serbest Meslek (Avukat, Mühendis, Doktor, Muhasebeci, Teknisyen, ) 8. Esnaf ve Sanatkar 9. Yönetici 10. Emekli bireyden oluan veri tabanına öncelikle Celementine 7.0 paket programında yer alan Kohonen modülü uygulandıında aaıdaki Tablo 2 elde edilmitir. Tablo 2: Kohonen Çıktısı $KX-Kohonen: 4 $KY-Kohonen: 3 Girdi Katmanı: 35 nöron Çıktı Katmanı: 12 nöron

8 100 Aye OUZLAR Tablo 2 incelendiinde Kohonen analiz modülü uygulanması sonucunda toplam 12 ayrı kümenin olutuu, girdi katmanının 35 ve çıktı katmanının da 12 nörona sahip olduu görülmektedir. Bu 12 kümenin grafii ise aaıda ekil 3 de gösterilmitir. ekil 3: Suçlu Ver Tabanına likin Kohonen Grafii Kohonen grafiinin elde edilmesinin ardından oluan 12 farklı kümenin özellikleri aratırılmak istenmitir. Bu amaçla öncelikle C5.0 algoritması kullanılarak, aır suç ileyen bireylerin X ve Y Kohonen deerleri bulunmaya çalıılmıtır. Aır suç ileyen bireylerin X ve Y Kohonen deerlerine ilikin elde edilen iki kural aaıdaki ekildedir. Aır Suç leyen Bireyler çin: Kural 1:Eer $KY-Kohonen <= 0 ve $KX-Kohonen > 0 ise birey aır suç ilemektedir Kural 2: Eer 0 <$KX-Kohonen <= 1 ve ve $KY-Kohonen > 0 ise birey aır suç ilemektedir. Dier Suçları leyen Bireyler çin:

9 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: Kural 1: Eer $KX-Kohonen > 1 ve $KY-Kohonen > 0 ise birey dier suçları ilemektedir. Kural 2: $KX-Kohonen <= 0 ise birey dier suçları ilemektedir. Elde edilen kurallar ve ekil 3. de gösterilen Kohonen grafii incelendiinde; aır suç ileyen ve birinci kuralı salayan bireylerin oluturduu kümelerin; ($KX-Kohonen=1, $KY-Kohonen=0), ($KX-Kohonen=2, $KY- Kohonen=0) ve ($KX-Kohonen=3, $KY-Kohonen=0) deerlerine sahip olduu, aır suç ileyen ve ikinci kuralı salayan bireylerin ise ($KX-Kohonen=1, $KY- Kohonen=1) ve ($KX-Kohonen=1, $KY-Kohonen=2) deerlerini gerçekletirdii anlaılabilmektedir. Dolayısıyla 12 farklı kümeden oluan Kohonen grafiinde sözü edilen 5 farklı ikiliyi gerçekletiren kümelerin aır suç ileyen bireylere ilikin olduu anlaılabilmektedir. Aır suç ileyen bireylere ilikin kümelerin bulunmasının ardından bu kümelere ilikin bireylerin ele alınan baımsız deikenlere balı olarak özelliklerinin aratırılmasına geçilmitir. Aır suç ileyen ve $KX-Kohonen=1, $KY-Kohonen=0 kümesinde yer alan bireylerin ele alınan baımsız deikenler açısından özelliklerinin bulunabilmesi için öncelikle $KX-Kohonen=1, $KY-Kohonen=0 deerlerini salayan bireyler veri tabanından ayıklanmıtır. Daha sonra ayıklanan bireylere ilikin olan veri tabanına C5.0 algoritması uygulanarak, bu kümede yer alan ve aır suç ileyen bireylerin özelliklerine ilikin kurallar üretilmitir. Kuralların hemen yanındaki parantezler içerisindeki deerler sırasıyla örnek sayıları (instance-kuralı salayan birey sayısı) ve güven deerleri (confidence-ilgili kuralda yer alan ön koulu salayan bireylerin aır suç ileme yüzdesi) gösterilmitir. lk kümeye ilikin olarak bulunan kurallar u ekildedir: KURAL 1.1 (97, 0,66): Esnaf ve Sanatkar olan ve olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyenler aır suç ilemektedir. KURAL 1.2 (404, 0,604): Kadın, Marmara Bölgesi doumlu, yaı 25 den büyük olan ve olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyenler aır suç ilemektedir. KURAL 1.3 (7.081, 0,542): Olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyenler aır suç ilemektedir. Aır suç ileyen ve ($KX-Kohonen=2, $KY-Kohonen=0) kümesinde yer alan bireyler için C5.0 algoritması yardımıyla türetilen kurallar ise u ekilde verilebilir:

10 102 Aye OUZLAR KURAL 2.1 (7, 0,857): Kamu Personeli (Devlet Memuru) olan, doum yeri bilinmeyen veya Akdeniz Bölgesi olan, yaı 34 veya daha küçük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.2 (6, 0,833): Doum yeri bilinmeyen veya Akdeniz Bölgesi olan, serbest meslek sahibi, yaı 19 dan büyük fakat 31 veya daha küçük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.3 (495, 0,745): çi, erkek ve yaı 19 dan daha büyük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.4 (13, 0,769): Doum yeri bilinmeyen veya Akdeniz Bölgesi olan, esnaf ve sanatkar ve yaı 19 dan büyük fakat 30 veya daha küçük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.5 (15, 0,733): Akdeniz Bölgesi doumlu, serbest meslek sahibi ve yaı 19 dan büyük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.6 (21, 0,714): Doum yeri bilinmeyen veya Akdeniz Bölgesi olan, yaı 19 dan büyük fakat 28 veya daha küçük olan ve okur yazar olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 2.7 (7, 0,714): Doum yeri bilinmeyen, ev hanımı ve yaı 19 dan büyük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.8 (10, 0,7): Emekli olan ve doum yeri bilinmeyen veya Akdeniz Bölgesi olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.9 (56, 0,643): Yaı 18 den büyük fakat 22 veya daha küçük olan, okur yazar ve erkek olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 2.10 (6.319, 0,592): Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. Üçüncü kümeyi oluturan ve ($KX-Kohonen=3, $KY-Kohonen=0) kümesinde yer alan bireyler için C5.0 algoritması yardımıyla türetilen 12 adet kural ise aaıdaki gibidir: KURAL 3.1 (14, 1,0): Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu, esnaf ve sanatkar olan ve yaı 40 ın üzerinde olanlar aır suç ilemektedir.

11 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: KURAL 3.2 (10, 0,9): Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu, yaı 20 den büyük fakat 22 veya daha küçük olanlar, ilkokul mezunu ve serbest meslek sahibi olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.3 (3, 1,0): Üniversite mezunu, Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu ve yaı 49 veya daha büyük olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 3.4 (54, 0,796): Yaı 13 den büyük fakat 17 veya daha küçük olan, kadın ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.5 (7, 0,857): Ege Bölgesi doumlu ve esnaf ve sanatkar olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.6 (13, 0,769): Örenci, çiftçi veya emekli olan, Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu ve yaı 17 den büyük olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 3.7 (365, 0,71): Ev hanımı, ilkokul mezunu ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.8 (1.161, 0,693): Orta okul mezunu, yaı 17 den büyük ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.9 (1.550, 0,674): Lise veya meslek yüksek okulu mezunu, Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen ve yaı 17 den büyük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.10 (2.036, 0,655): çi, yaı 39 veya daha küçük fakat 17 den büyük olan, Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen ve erkek olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.11 (11, 0,636): Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu, yaı 46 dan büyük ve içi olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 3.12 (13.662, 0,613): Dou Anadolu, Güney Dou Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olan ve yaı 17 den daha büyük olanlar aır suç ilemektedirler. Dördüncü kümeyi oluturan ve ($KX-Kohonen=1, $KY-Kohonen=1) kümesinde yer alan aır suç ileyen bireyler için C5.0 algoritması uygulanması sonucunda elde edilen 10 kural aaıda verilmitir:

12 104 Aye OUZLAR KURAL 4.1 (20, 0,85): ç Anadolu Bölgesi doumlu, okur yazar, yaı 37 veya daha küçük, erkek ve olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyenler aır suç ilemektedir. KURAL 4.2 (3, 1,0): ç Anadolu Bölgesi doumlu, ilkokul mezunu, kadın ve yaı 20 den büyük olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 4.3 (10, 0,8): Ege Bölgesi doumlu ve yaı 20 den büyük fakat 29 veya daha küçük olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 4.4 (2, 1,0): Ege Bölgesi doumlu ve okur yazar olmayanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 4.5 (15, 0,733): Dou Anadolu Bölgesi doumlu, kadın, olayı ( ) veya ( ) arasında ileyen ve okur yazar olmayan veya okur yazar olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 4.6 (145, 0,683): Olayı ( ) arasında ileyen, okur yazar olmayan veya ilkokul mezunu ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 4.7 (15, 0,667): Kadın, esnaf ve sanatkar ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz, Marmara Bölgesi doumlu veya göçmen olanlar aır suç ilemektedir. KURAL 4.8 (1.078, 0,635): Marmara Bölgesi doumlu, erkek, olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyen ve yaı 20 den büyük olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 4.9 (2.716, 0,543): Olayı ( ), ( ) veya ( ) arasında ileyen bireyler aır suç ilemektedir. KURAL 4.10 (96, 0,542): Dou Anadolu Bölgesi doumlu, yaı 20 den büyük fakat 38 veya daha küçük olan, okur yazar olmayan veya okur yazar, olayı ( ), veya ( ) arasında ileyen meslei bilinmeyen, örenci, ev hanımı, esnaf ve sanatkar veya yönetici olan bireyler aır suç ilemektedirler. Son olarak beinci kümeyi oluturan ve ($KX-Kohonen=1, $KY- Kohonen=2) deerlerini salayan bireyler için C5.0 algoritması yardımıyla türetilen 14 adet kural ise aaıdaki gibidir:

13 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: KURAL 5.1 (4, 1,0): Kadın, meslei esnaf ve sanatkarlık olan, ilkokul mezunu ve yaı 35 den büyük olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.2 (15, 0,867): Kamu personeli veya emekli olan ve Akdeniz bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.3 (26, 0,808): Yaı 16 dan büyük fakat 19 veya daha az olan, lise mezunu, Güney Dou Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu ve meslei bilinmeyen, bota gezen, örenci, çiftçi, Kamu personeli, serbest meslek sahibi, esnaf ve sanatkar, yönetici veya emekli olanlar aır suç ilemektedirler. KURAL 5.4 (7, 0,857): Meslek yüksek okulu veya üniversite mezunu, kadın, serbest meslek sahibi veya esnaf ve sanatkar olan ve Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedir. KURAL 5.5 (2, 1,0): 18 yaında, okur yazar olmayan ve Marmara bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.6 (2, 1,0): 60 yaında, esnaf ve sanatkar ve Marmara Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.7 (8, 0,75): Kadın, Karadeniz bölgesi doumlu, okur yazar, serbest meslek sahibi veya esnaf ve sanatkar olan ve yaı 19 dan büyük olan bireyler aır suç ilemektedir. KURAL 5.8 (24, 0,708): Yaı 21 den büyük fakat 24 veya daha küçük olan, Güney Dou Anadolu veya Karadeniz Bölgesi doumlu, okur yazar, serbest meslek sahibi ve erkek olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.9 (595, 0,676): Ortaokul mezunu, Güney Dou Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olan ve 16 yaından büyük olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL (4, 0,75): 19 yaında veya daha küçük olan, okur yazar olmayan ve Karadeniz Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.11 (7, 0,714): 59 yaından büyük olan ve Güney Dou Anadolu Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.12 (15, 0,667): Yaı 16 dan büyük fakat 19 veya daha küçük olan, ev hanımı veya esnaf ve sanatkar olan, ilkokul mezunu, Güney Dou Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler.

14 106 Aye OUZLAR KURAL 5.13 (12, 0,667): Yaı 18 olan, içi, ilkokul mezunu, Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. KURAL 5.14 (10.471, 0,56): Dou Anadolu, Ege, Güney Dou Anadolu, ç Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olan bireyler aır suç ilemektedirler. IV. Sonuç Kümeleme analizinde kullanılan yeni bir yaklaım olan SOM, parametrik olmayıı nedeniyle popüler bir kümeleme analizi teknii olarak karımıza çıkmaktadır. Aır suç ileyen bireylere ilikin olarak uygulanılan SOM analizi sonucunda, elde edilen kümelerin özelliklerinin aratırılmasında C5.0 karar algoritmasından yararlanılmıtır. C5.0 karar algoritması uygulanması sonucunda, aır suç ileyen bireyler için 5 kümenin söz konusu olduu anlaılmıtır. Birinci küme için elde edilen üç kurala bakıldıında, bu küme için aır suç ilemede en önemli etkenin olay saati olduu anlaılabilmektedir. Birinci kümeyi oluturan bireyler olayı ( ), ( ) veya ( ) saat dilimlerinde ilemektedirler. kinci küme için bulunan 10 kural incelendiinde, bulunan kuralların çounluunda kuralları salayan bireylerin ortak özelliinin 19 yaından büyük olmaları ve doum yerinin bilinmemesi veya Akdeniz Bölgesi olması olduu anlaılabilmektedir. Üçüncü küme için elde edilen 12 kural incelendiinde ve bulunan kuralların ortak yönlerine bakıldıında, Ege veya ç Anadolu Bölgesi doumlu olan ve 17 yaından büyük bireylerin bu üçüncü küme içerisinde yer aldıı anlaılabilmektedir. Dördüncü kümenin özelliklerini gösteren 10 kuralın ortak özellikleri arasında, bu kümede yer alan bireylerin olayı çounlukla ( ) veya ( ) arasında ilemeleri, ç Anadolu veya Ege Bölgesi doumlu ve 20 yaından büyük olmaları sayılabilir. Beinci ve son küme için elde edilen 14 kurala topluca bakıldıında ise, bu kümede yer alan bireylerin Güney Anadolu, Karadeniz veya Marmara Bölgesi doumlu olmaları ve esnaf ve sanatkar olmaları ortak özellikleri olarak belirtilebilir. Kümelere ilikin bu genel yorumların yapılmasında örnek sayıları ve güven deerleri dikkate alınmıtır. Kaynaklar Clementıne 7.0 User s Guıde (2002), Integral Solutions Limited, USA. Dasu Tamraparni ve Johnson Theodore (2003), Exploratory Data Mining and Data Cleaning, John Wiley&Sons, USA.

15 ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: Dunham Margaret H. (2003), Data Mining Introductory and Advanced Topics, Prentice Hall, USA. Flexer Arthur (2001), On the Use of Self-Organizing Maps for Clustering and Visualization, Intelligent Data Analysis 5(2001). Kıang Melody Y (2001), Extending the Kohonen Self-organizing Map Networks for Clustering Analysis, Computational Statistics&Data Analysis, 38(2001). Kıang Melody Y. ve Kumar Ajith (2001), An Evaluation of Self Organizing Map Networks as a Robust Alternative to Factor Analysis in Data Mining Applications, Information Systems Research, Vol.12, No.2. Kloptchenko A., Eklund T., Karlsson J., Back B., Vanharanta H Ve Vısa A. (2004), Combining Data and Text Mining Techniques for Analysing Financial Reports, Intelligent Systems In Accounting, Finance and Management, Jan-Mar., 12, 1. Wang Shouhong (2001), Cluster Analysis Using a Validated Self-organizing Method: Cases of Problem Identification, International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance&Management, 10 (2001). Wang Shouhong ve Wang Hai (2002), Knowledge Discovery Through Self- Organizing Maps: Data Visualization and Query Processing, Knowledge and Information Systems, 4. Ouzlar Aye (2004), Veri Madenciliine Giri, Ekin Kitabevi, Bursa. Penn Brian S. (2005), Using Self-Organizing Maps to Visualize Highdimensional data, Computers&Geosciences, article in press.

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı

Detaylı

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler

OPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler BÖLÜM 4. OPERATÖRLER 4.1 Giriş Turbo Pascal programlama dilinde de diğer programlama dillerinde olduğu gibi operatörler, yapılan işlem türüne göre aritmetik, mantıksal ve karşılaştırma operatörleri olmak

Detaylı

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon

Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Olasılık ve İstatistik Dersinin Öğretiminde Deney ve Simülasyon Levent ÖZBEK Fikri ÖZTÜRK Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü Sistem Modelleme ve Simülasyon Laboratuvarı 61 Tandoğan/Ankara

Detaylı

BÜLTEN Tarih: 02.06.2008

BÜLTEN Tarih: 02.06.2008 Kültür Mah. 1375 Sk. No:25 Cumhuruiyet hanı K:5 35210 Alsancak - zmir-turkey Tel : + 90 232 464 16 16.. Fax: + 90 232 421 71 92. e-mail : info@psdisticaret.com..tr BÜLTEN Tarih: 02.06.2008 SAYI :2008-046

Detaylı

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53 EKONOMETR DERS ÇALIMA SORULARI SORU : 1 1980-1994 y llar aras ndaki Türkiye Özel Yat r m (Y), Reel Mevduat Faiz Oran (X ) ve GSMH (X 3 ) verilerinden hareketle a*a+ daki ortalamadan farklara göre ara sonuçlar

Detaylı

YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar 24 Mart 2016 PERŞEMBE Resmî Gazete Sayı : 29663 YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin

Detaylı

Yıllarca bu konuda çalışan görüntü işleme uzmanlarının önerisi. Artık ArcGIS ile entegre

Yıllarca bu konuda çalışan görüntü işleme uzmanlarının önerisi. Artık ArcGIS ile entegre ENVI EX CBS kullanıcıları için görüntü işleme yazılımı Yıllarca bu konuda çalışan görüntü işleme uzmanlarının önerisi Artık ArcGIS ile entegre Uydu veya hava sensörlerine ait görüntülerin artalan verisi

Detaylı

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI 1 Rassal Değişken Bir deney ya da gözlemin şansa bağlı sonucu bir değişkenin aldığı değer olarak düşünülürse, olasılık ve istatistikte böyle bir

Detaylı

ENF - 102 TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. 2014 2015 Eğitim/Öğretim Yılı Bahar Dönemi DÖNEM SONU LAB. ÖDEV TESLİM DUYURUSU

ENF - 102 TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. 2014 2015 Eğitim/Öğretim Yılı Bahar Dönemi DÖNEM SONU LAB. ÖDEV TESLİM DUYURUSU ENF - 102 TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ 2014 2015 Eğitim/Öğretim Yılı Bahar Dönemi DÖNEM SONU LAB. ÖDEV TESLİM DUYURUSU İÇİNDEKİLER 1. Ön Bilgi... 1 2. Çalışmaları Kimler Teslim Edecekler?... 1 3. Çalışmalar

Detaylı

YAYGIN ANKSİYETE BOZUKLUĞU OLAN HASTALARDA NÖROTİSİZM VE OLUMSUZ OTOMATİK DÜŞÜNCELER UZM. DR. GÜLNİHAL GÖKÇE ŞİMŞEK

YAYGIN ANKSİYETE BOZUKLUĞU OLAN HASTALARDA NÖROTİSİZM VE OLUMSUZ OTOMATİK DÜŞÜNCELER UZM. DR. GÜLNİHAL GÖKÇE ŞİMŞEK YAYGIN ANKSİYETE BOZUKLUĞU OLAN HASTALARDA NÖROTİSİZM VE OLUMSUZ OTOMATİK DÜŞÜNCELER UZM. DR. GÜLNİHAL GÖKÇE ŞİMŞEK GİRİŞ Yaygın anksiyete bozukluğu ( YAB ) birçok konuyla, örneğin parasal, güvenlik, sağlık,

Detaylı

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI

JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI makale JET MOTORLARININ YARI-DĐNAMĐK BENZETĐŞĐMĐ ve UÇUŞ ŞARTLARINA UYGULANMASI Bekir NARĐN *, Yalçın A. GÖĞÜŞ ** * Y.Müh., TÜBĐTAK-SAGE ** Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği

Detaylı

DENEY 2: PROTOBOARD TANITIMI VE DEVRE KURMA

DENEY 2: PROTOBOARD TANITIMI VE DEVRE KURMA A. DENEYİN AMACI : Protoboard kullanımını öğrenmek ve protoboard üzerinde basit direnç devreleri kurmak. B. KULLANILACAK ARAÇ VE MALZEMELER : 1. DC güç kaynağı, 2. Multimetre, 3. Protoboard, 4. Değişik

Detaylı

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9

BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 Attila Hancıoğlu ve İlknur Yüksel Alyanak Sağlık programlarının izlenmesi, değerlendirilmesi ve ileriye yönelik politikaların belirlenmesi açısından neonatal, post-neonatal

Detaylı

Özet şeklinde bilgiler

Özet şeklinde bilgiler Kurzhinweise in türkischer Sprache TR İşçi Temsilciliği seçiminin açılışı ve yapılış usulü hakkında Özet şeklinde bilgiler Bu nedenle yakında İşçi Temsilciliğinin seçimi yapılacaktır. Şu an okumakta olduğunuz

Detaylı

LÜLEBURGAZ BELEDİYESİ LÜLEBURGAZ YILDIZLARI YÜZME AKADEMİSİ MİMARİ PROJE YARIŞMASI 1.AŞAMA SORULARI VE CEVAPLARI

LÜLEBURGAZ BELEDİYESİ LÜLEBURGAZ YILDIZLARI YÜZME AKADEMİSİ MİMARİ PROJE YARIŞMASI 1.AŞAMA SORULARI VE CEVAPLARI LÜLEBURGAZ BELEDİYESİ LÜLEBURGAZ YILDIZLARI YÜZME AKADEMİSİ MİMARİ PROJE YARIŞMASI 1.AŞAMA SORULARI VE CEVAPLARI Yarışmacılar, sorularını 9 ŞUBAT 2016 saat 17.00 ye kadar Lüleburgaz Belediyesi Lüleburgaz

Detaylı

Anonim Verilerin Lenovo ile Paylaşılması. İçindekiler. Harmony

Anonim Verilerin Lenovo ile Paylaşılması. İçindekiler. Harmony Anonim Verilerin Lenovo ile Paylaşılması İçindekiler Anonim Verilerin Lenovo ile Paylaşılması... 1 Harmony... 1 Lenovo Companion 3.0... 2 Lenovo Customer Engagement Service... 3 Lenovo Experience Improvement

Detaylı

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012 Hazırlayanlar Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi Laura D. Tyson, Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Saadia Zahidi, Dünya Ekonomik Forumu Raporun

Detaylı

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47 İçindekiler 1. Süreç Verileri Yönetimine Giriş 1 1 Giriş 3 2 Temel Bilgiler 5 2.1 Refa ya göre süreç yönelimli zaman verileri yönetimi anlayışı 5 2.2 Standart süreçte veriler 8 2.2.1 Yönetim verileri 9

Detaylı

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının bağlantıları kontrol edilir. Güz ve Bahar dönemindeki

Detaylı

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com

SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını

Detaylı

1.3. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.1. GİRİŞ... 2 1.2. NİTEL ARAŞTIRMALARDA GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK SORUNLARI... 2

1.3. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.1. GİRİŞ... 2 1.2. NİTEL ARAŞTIRMALARDA GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK SORUNLARI... 2 İÇİNDEKİLER 1. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.1. GİRİŞ... 2 1.2. NİTEL ARAŞTIRMALARDA GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK SORUNLARI... 2 1.3. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.3.1. ÖRNEK OLAY (DURUM ÇALIŞMASI) YÖNTEMİ...

Detaylı

6. Ders. Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM)

6. Ders. Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM) 6. Ders Genelleştirilmiş Lineer Modeller (Generalized Linear Models, GLM) Y = X β + ε Lineer Modeli pek çok özel hallere sahiptir. Bunlar, ε nun dağılımına (bağımlı değişkenin dağılımına), Cov( ε ) kovaryans

Detaylı

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ KORELASON VE REGRESON ANALİZİ rd. Doç. Dr. S. Kenan KÖSE İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon analizi ile değişkenlerden birisi

Detaylı

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU

ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU Hazırlayan Sosyolog Kenan TURAN Veteriner Hekimi Volkan İSKENDER Ağustos-Eylül 2015 İÇİNDEKİLER Araştırma Konusu

Detaylı

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI

BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI 1 BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI Ölçme sonuçları üzerinde yani amaçlanan özelliğe yönelik gözlemlerden elde edilen veriler üzerinde yapılacak istatistiksel işlemler genel

Detaylı

B05.11 Faaliyet Alanı

B05.11 Faaliyet Alanı 82 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B05. C de Fonksiyonlar) Bir tanıtıcının faaliyet alanı, tanıtıcının kod içinde kullanılabileceği program kısmıdır. Örneğin, bir blok içinde

Detaylı

Hazine Müsteşarlığıdan (Sigortacılık Genel Müdürlüğü): 29/05/2014

Hazine Müsteşarlığıdan (Sigortacılık Genel Müdürlüğü): 29/05/2014 Hazine Müsteşarlığıdan (Sigortacılık Genel Müdürlüğü): 29/05/2014 DERNEK, VAKIF, SANDIK VE DİĞER KURULUŞLARDAN BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİNE AKTARIMLARA İLİŞKİN GENELGE (2014/7) Bu Genelge, 19/7/2008 tarih

Detaylı

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet 57 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B02) Şimdiye kadar C programlama dilinin, verileri ekrana yazdırma, kullanıcıdan verileri alma, işlemler

Detaylı

Kılavuz Çekmek. Üretim Yöntemleri 15

Kılavuz Çekmek. Üretim Yöntemleri 15 Kılavuz Çekmek Kılavuz çekme işlemlerinde kullanılan takımlar genellikle Yüksek Hız Çeliklerinden (HSS) yapılırlar. Bununla birlikte son zamanlarda kaplamalı(tin) kılavuz takımları da üretilmeye başlanmıştır.

Detaylı

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-2 TESTİ

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ A OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-2 TESTİ ALES İlkbahar 007 SAY DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL- TESTİ Sınavın bu testinden alacağınız standart puan, Sayısal Ağırlıklı

Detaylı

M i m e d 2 0 1 0 ö ğ r e n c i p r o j e l e r i y a r ı ş m a s ı soru ve cevapları

M i m e d 2 0 1 0 ö ğ r e n c i p r o j e l e r i y a r ı ş m a s ı soru ve cevapları M i m e d 2 0 1 0 ö ğ r e n c i p r o j e l e r i y a r ı ş m a s ı soru ve cevapları S1: Erasmus kapsamında yapılan projelerle yarışamaya katılınabilir mi? C1: Erasmus kapsamında gidilen yurtdışı üniversitelerdeki

Detaylı

Çizelgeleme. Üretim Planlama ve Kontrol 2 Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Üretim Planlama ve Kontrol 2

Çizelgeleme. Üretim Planlama ve Kontrol 2 Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Üretim Planlama ve Kontrol 2 Çizelgeleme Üretim Planlama ve Kontrol 2 Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Üretim Planlama ve Kontrol 2 Yukarıdaki terimler arasında geçen; S i çoğunlukla P i içinde düşünülür (Yâni

Detaylı

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 22 Nisan 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal II / 22 Nisan 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı ALES / Đlkbahar / Sayısal II / Nisan 007 Matematik Soruları ve Çözümleri 1. 3,15 sayısının aşağıdaki sayılardan hangisiyle çarpımının sonucu bir tam

Detaylı

Mak-204. Üretim Yöntemleri II. Vida ve Genel Özellikleri Kılavuz Çekme Pafta Çekme Rayba Çekme

Mak-204. Üretim Yöntemleri II. Vida ve Genel Özellikleri Kılavuz Çekme Pafta Çekme Rayba Çekme Mak-204 Üretim Yöntemleri II Vida ve Genel Özellikleri Kılavuz Çekme Pafta Çekme Rayba Çekme Kubilay ASLANTAŞ Afyon Kocatepe Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Makine Eğt. Bölümü Üretim Yöntemleri 1

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA YÖNTEMLER VE DİĞER BİLİM DALLARI AÇISINDAN BİR BAKIŞ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASININ SINIFLANDIRILMASI Yöneylem Araştırması (YA) iki ana yönde dallanmıştır: 1- Uygulama Alanlarına Göre:

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ Deneyde dolu alan tarama dönüşümünün nasıl yapıldığı anlatılacaktır. Dolu alan tarama

Detaylı

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015

İŞLETMENİN TANIMI 30.9.2015 Öğr.Gör.Mehmet KÖRPİ İŞLETMENİN TANIMI Sonsuz olarak ifade edilen insan ihtiyaçlarını karşılayacak malları ve hizmetleri üretmek üzere faaliyette bulunan iktisadi birimler işletme olarak adlandırılmaktadır.

Detaylı

HİZMET ALIMI İHALELERİNDE İŞ DENEYİMİNDE KARŞILAŞILAN SORUNLAR 1. GİRİŞ

HİZMET ALIMI İHALELERİNDE İŞ DENEYİMİNDE KARŞILAŞILAN SORUNLAR 1. GİRİŞ Murat ARAPGİRLİ HİZMET ALIMI İHALELERİNDE İŞ DENEYİMİNDE KARŞILAŞILAN SORUNLAR 1. GİRİŞ İhale konusu işin kaliteli bir şekilde ve zamanında yapılabilmesi için işi yapacak kişinin mesleki ve teknik olarak

Detaylı

KALE GEÇ KONTROL SSTEMLER

KALE GEÇ KONTROL SSTEMLER KULLANMA VE MONTAJ KILAVUZU MODEL 10-300 SERVS HATTI (0212) 641 71 56 - E-mail:otelsistem@kaletrade.com KALE GEÇ KONTROL ÜNTES SSTEM ELEMANLARI KALE GEÇ KONTROL ÜNTES Kart Okuyucu Bölüm Gösterge Iıı nfrared,(kızıl

Detaylı

GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM. 1. Açıklama

GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM. 1. Açıklama GEKA NİHAİ RAPOR TEKNİK BÖLÜM 1. Açıklama 1.1.Proje Ortaklarının Adları: Uzman Klinik Psikolog Özge Yaren YAVUZ ERDAN, Uzman Klinik Psikolog Elvan DEMİRBAĞ, Uzman Klinik Psikolog Nilay KONDUZ 1.2.Nihai

Detaylı

Öğrenci Performansının Veri Madenciliği İle Belirlenmesi

Öğrenci Performansının Veri Madenciliği İle Belirlenmesi Öğrenci Performansının Veri Madenciliği İle Belirlenmesi *1 Sevil Özarslan 2 Necaattin Barışçı 1 Kırıkkale Üniversitesi, Öğrenci İşleri Dairesi Başkanlığı, 71400, Kırıkkale Türkiye 2 Gazi Üniversitesi,

Detaylı

HAYALi ihracatln BOYUTLARI

HAYALi ihracatln BOYUTLARI HAYALi ihracatln BOYUTLARI 103 Müslüme Bal U lkelerin ekonomi politikaları ile dış politikaları,. son yıllarda birbirinden ayrılmaz bir bütün haline gelmiştir. Tüm dünya ülkelerinin ekonomi politikalarında

Detaylı

T.C. Hitit Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı

T.C. Hitit Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı T.C. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı X, Y, Z KUŞAĞI TÜKETİCİLERİNİN YENİDEN SATIN ALMA KARARI ÜZERİNDE ALGILANAN MARKA DENKLİĞİ ÖĞELERİNİN ETKİ DÜZEYİ FARKLILIKLARININ

Detaylı

ATAÇ Bilgilendirme Politikası

ATAÇ Bilgilendirme Politikası ATAÇ Bilgilendirme Politikası Amaç Bilgilendirme politikasının temel amacı, grubun genel stratejileri çerçevesinde, ATAÇ İnş. ve San. A.Ş. nin, hak ve yararlarını da gözeterek, ticari sır niteliğindeki

Detaylı

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ 1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ Yapısal kırılmanın araştırılması için CUSUM, CUSUMSquare ve CHOW testleri bize gerekli bilgileri sağlayabilmektedir. 1.1. CUSUM Testi (Cumulative Sum of the recursive residuals

Detaylı

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 Sunum Planı Giriş I)Literatür Uluslararası Literatür Ulusal Literatür II)Karşılaştırmalı Analiz III)

Detaylı

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ

1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına

Detaylı

KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI. (2015-2016 Güz Dönemi)

KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI. (2015-2016 Güz Dönemi) KARADENĠZ TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ MADEN MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ KAYA MEKANĠĞĠ DERSĠ LABORATUVARI (2015-2016 Güz Dönemi) KAYA SERTLĠĞĠ BELĠRLEME DENEYĠ (SCHMIDT ÇEKĠCĠ) DETERMINATION OF ROCK HARDNESS TEST ( SCHMIDT

Detaylı

Özelge: 4632 sayılı Kanunun Geçici 1. maddesi kapsamında vakıf/sandıklardan bireysel emeklilik sistemine yapılan aktarımlarda vergilendirme hk.

Özelge: 4632 sayılı Kanunun Geçici 1. maddesi kapsamında vakıf/sandıklardan bireysel emeklilik sistemine yapılan aktarımlarda vergilendirme hk. Özelge: 4632 sayılı Kanunun Geçici 1. maddesi kapsamında vakıf/sandıklardan bireysel emeklilik sistemine yapılan aktarımlarda vergilendirme hk. Sayı: 64597866-120[94-2014]-131 Tarih: 28/08/2014 T.C. GELİR

Detaylı

Lisansüstü Programlar, Başvuru ve Kabul Yönetmeliği Sayfa: 1

Lisansüstü Programlar, Başvuru ve Kabul Yönetmeliği Sayfa: 1 DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ PROGRAMLAR, KAYIT VE KABUL YÖNETMELİĞİ DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ EĞİTİM, ÖĞRETİM VE ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ KURULUŞ, İŞLEYİŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI TÜZÜĞÜ (Madde

Detaylı

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2009 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde

Detaylı

Digifresh Kullanım Kılavuzu

Digifresh Kullanım Kılavuzu DigiFresh programını çalıştırmadan önce bilgisayarınıza Net Framework kütüphanesinin yüklü olması gerekmektedir. Aşağıdaki linkten indirelebilir. http://www.microsoft.com/tr-tr/download/confirmation.aspx?id=17851

Detaylı

SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ

SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ SERMAYE ġġrketlerġnde KAR DAĞITIMI VE ÖNEMĠ Belirli amaçları gerçekleştirmek üzere gerçek veya tüzel kişiler tarafından kurulan ve belirlenen hedefe ulaşmak için, ortak ya da yöneticilerin dikkat ve özen

Detaylı

Ekonometri 2 Ders Notları

Ekonometri 2 Ders Notları Ekonometri 2 Ders Notları A. TALHA YALTA TÜRKİYE BİLİMLER AKADEMİSİ AÇIK DERS MALZEMELERİ PROJESİ SÜRÜM 2.0 EKİM 2011 İçindekiler 1 Dizey Cebirinin Gözden Geçirilmesi 1 1.1 Dizeylere İlişkin Temel Kavramlar..................

Detaylı

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme I Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,

Detaylı

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR

ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR Bu rapor Ankara Emeklilik A.Ş Gelir Amaçlı Uluslararası Borçlanma Araçları Emeklilik Yatırım

Detaylı

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ YARI ZAMANLI ÖĞRETİM ÜYELERİ BİLGİ KİTAPÇIĞI

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ YARI ZAMANLI ÖĞRETİM ÜYELERİ BİLGİ KİTAPÇIĞI İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ YARI ZAMANLI ÖĞRETİM ÜYELERİ BİLGİ KİTAPÇIĞI Amaç Bu bilgi kitapçığının amacı İTÜ Mimarlık Fakültesi Mimarlık Bölümünde yürütmekte olduğunuz

Detaylı

UNIVERZITET U TRAVNIKU PRAVNI FAKULTET SOSYAL HUKUK SOSYAL GÜVENLİK T-152/14 MURAT VELİ ÇAKIR

UNIVERZITET U TRAVNIKU PRAVNI FAKULTET SOSYAL HUKUK SOSYAL GÜVENLİK T-152/14 MURAT VELİ ÇAKIR UNIVERZITET U TRAVNIKU PRAVNI FAKULTET SOSYAL HUKUK SOSYAL GÜVENLİK T-152/14 MURAT VELİ ÇAKIR Sosyal Güvenlik Nedir? Sosyal güvenlik, bireylerin ve ailelerin ekonomik ve sosyal risklerle karşılaşmaları

Detaylı

22 Nisan 2014 SALI Resmî Gazete Sayı : 28980

22 Nisan 2014 SALI Resmî Gazete Sayı : 28980 Tebliğ Türkiye Denetim Standartları Tebliği No: 37 Özet Finansal Tablolara Đlişkin Rapor Vermek Üzere Yapılan Denetimler (BDS 810) Hakkında 22 Nisan 2014 SALI Resmî Gazete Sayı : 28980 TEBLĐĞ Kamu Gözetimi,

Detaylı

İki Değişkenli Bağlanım Modelinin Uzantıları

İki Değişkenli Bağlanım Modelinin Uzantıları İki Değişkenli Bağlanım Modelinin Uzantıları Hesaplamaya İlişkin Konular Ekonometri 1 Konu 19 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) UADMK Açık Lisans Bilgisi İşbu belge, Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike

Detaylı

AÇIKLAYICI BİLGİ NOTU

AÇIKLAYICI BİLGİ NOTU AÇIKLAYICI BİLGİ NOTU TARİH SAYI RESMİ GAZETE NO MEVZUAT TÜRÜ YAYINLANMA TARİHİ GEÇERLİLİK TARİHİ AÇIKLAMA Tebliğ Taslağı 5520 sayılı Kurumlar Vergisi Kanununun 10 uncu maddesinin birinci fıkrasına eklenen

Detaylı

MEF ÜNİVERSİTESİ YAŞAM BOYU EĞİTİM MERKEZİ YÖNERGESİ

MEF ÜNİVERSİTESİ YAŞAM BOYU EĞİTİM MERKEZİ YÖNERGESİ MEF ÜNİVERSİTESİ YAŞAM BOYU EĞİTİM MERKEZİ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Kapsam MADDE 1 (1) Bu Yönergenin amacı; MEF Üniversitesi Yaşam Boyu Eğitim Uygulama ve Araştırma

Detaylı

İÇİNDEKİLER. 1 Projenin Amacı... 1. 2 Giriş... 1. 3 Yöntem... 1. 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6. 5 Kaynakça... 7

İÇİNDEKİLER. 1 Projenin Amacı... 1. 2 Giriş... 1. 3 Yöntem... 1. 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6. 5 Kaynakça... 7 İÇİNDEKİLER 1 Projenin Amacı... 1 2 Giriş... 1 3 Yöntem... 1 4 Sonuçlar ve Tartışma... 6 5 Kaynakça... 7 FARKLI ORTAMLARDA HANGİ RENK IŞIĞIN DAHA FAZLA SOĞURULDUĞUNUN ARAŞTIRILMASI Projenin Amacı : Atmosfer

Detaylı

Etkinliklere katılım, ücretli ve kontenjan ile sınırlıdır.

Etkinliklere katılım, ücretli ve kontenjan ile sınırlıdır. 24-26 Ekim 2016 tarihleri arasında gerçekleşecek olan Future Learning 2016 konferansımızda bu yıl birbirinden ilginç konu başlıklarına sahip eğitimler ve atölye çalışmaları gerçekleştirilecektir. Etkinliklere

Detaylı

Makina endüstriyel kullanım amacıyla üretilmitir ve kullanım eitimini almı personel tarafından kullanılabilir.

Makina endüstriyel kullanım amacıyla üretilmitir ve kullanım eitimini almı personel tarafından kullanılabilir. FG250D FG250S KONVEYÖRLÜ FRTÖZ 4. MAKNANIN KULLANIMI Makina endüstriyel kullanım amacıyla üretilmitir ve kullanım eitimini almı personel tarafından kullanılabilir. 4.0 FRTÖZ KONVEYÖRÜNÜN ÇALIMASI Fritözün

Detaylı

GRUP ŞİRKETLERİNE KULLANDIRILAN KREDİLERİN VERGİSEL DURUMU

GRUP ŞİRKETLERİNE KULLANDIRILAN KREDİLERİN VERGİSEL DURUMU GRUP ŞİRKETLERİNE KULLANDIRILAN KREDİLERİN VERGİSEL DURUMU I-GİRİŞ Grup şirketleri arasında gerçekleşen fiyatlandırma sistemi ekonominin kuralları doğrultusunda gerçekleşmektedir. Özellikle gelişmekte

Detaylı

Üniversiteye Yeni Başlayan Öğrencilerin İnternete İlişkin Görüşleri (Akdeniz Üniversitesi Örneği)

Üniversiteye Yeni Başlayan Öğrencilerin İnternete İlişkin Görüşleri (Akdeniz Üniversitesi Örneği) 528 Üniversiteye Yeni Başlayan Öğrencilerin İnternete İlişkin Görüşleri (Akdeniz Üniversitesi Örneği) Turgut Fatih KASALAK, Akdeniz Üniversitesi Enformatik Bölümü, tfatih@akdeniz.edu.tr Evren SEZGİN, Akdeniz

Detaylı

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ BURS YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç: Madde 1. (1) Bu yönergenin amacı, İstanbul Kemerburgaz Üniversitesinin önlisans, lisans ve lisansüstü

Detaylı

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunayozmen@hotmail.com 1. Giriş Çağdaş deprem yönetmeliklerinde, en çok göz önüne

Detaylı

Foton Kutuplanma durumlarının Dirac yazılımı

Foton Kutuplanma durumlarının Dirac yazılımı Foton Kutuplanma durumlarının Dirac yazılımı Yatay Kutuplanmış bir foton h ve düşey kutuplanmış bir foton ise ν ile verilmiştir. Şekil I: Foton kutuplanma bazları h, ν ve +45, 45 in tanımı. ±45 boyunca

Detaylı

İÇİNDEKİLER. 1. Projenin Amacı... 2. 2. Proje Yönetimi... 2. 3. Projenin Değerlendirilmesi... 2. 4. Projenin Süresi... 2. 5. Projenin Kapsamı...

İÇİNDEKİLER. 1. Projenin Amacı... 2. 2. Proje Yönetimi... 2. 3. Projenin Değerlendirilmesi... 2. 4. Projenin Süresi... 2. 5. Projenin Kapsamı... 0 İÇİNDEKİLER 1. Projenin Amacı...... 2 2. Proje Yönetimi... 2 3. Projenin Değerlendirilmesi... 2 4. Projenin Süresi... 2 5. Projenin Kapsamı... 2 6. Projenin Saklanması... 3 7. Proje ve Raporlama... 3

Detaylı

İSTANBUL ( ). İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA GÖNDERİLMEK ÜZERE ANKARA İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA. : TMMOB Şehir Plancıları Odası (İstanbul Şubesi)

İSTANBUL ( ). İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA GÖNDERİLMEK ÜZERE ANKARA İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA. : TMMOB Şehir Plancıları Odası (İstanbul Şubesi) YÜRÜTMEYİ DURDURMA TALEPLİDİR. İSTANBUL ( ). İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA GÖNDERİLMEK ÜZERE ANKARA İDARE MAHKEMESİ BAŞKANLIĞI NA DAVACI VEKİLİ DAVALI : TMMOB Şehir Plancıları Odası (İstanbul Şubesi) :

Detaylı

KOOPERATİFLER HAKKINDA BİLMEK İSTEDİKLERİNİZ:

KOOPERATİFLER HAKKINDA BİLMEK İSTEDİKLERİNİZ: KOOPERATİFLER HAKKINDA BİLMEK İSTEDİKLERİNİZ: Soru: Bir yapı kooperatifi kaç kişi ile kurulur? Cevap: Bir yapı kooperatifi en az 7 gerçek ve/veya 1163 sayılı Kooperatifler kanununda belirtilen tüzel kişilerce

Detaylı

EGE ÜNİVERSİTESİ YURTDIŞINDAN KABUL EDİLECEK ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME SINAVI (EGEYÖS) KILAVUZU 2014 (ÖN LİSANS ve LİSANS ÖĞRENİMİ)

EGE ÜNİVERSİTESİ YURTDIŞINDAN KABUL EDİLECEK ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME SINAVI (EGEYÖS) KILAVUZU 2014 (ÖN LİSANS ve LİSANS ÖĞRENİMİ) EGE ÜNİVERSİTESİ YURTDIŞINDAN KABUL EDİLECEK ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME SINAVI (EGEYÖS) KILAVUZU 2014 (ÖN LİSANS ve LİSANS ÖĞRENİMİ) Bu kılavuz, Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı nın 21.01.2010, 17.03.2010

Detaylı

KAR YER GÜNLER PROJES. Murat F DAN

KAR YER GÜNLER PROJES. Murat F DAN KAR YER GÜNLER PROJES Murat F DAN 2012-2013 AYBASTI ANADOLU L SES KAR YER GÜNLER PROJES PROJE SAH OLAN OKUL AYBASTI ANADOLU L SES PROJEN N ADI KAR YER GÜNLER PROJEN N AMACI rencilerin meslekleri her yönüyle

Detaylı

İlkadım Birey Tanıma Envanteri

İlkadım Birey Tanıma Envanteri İlkadım Birey Tanıma Envanteri İLKADIM Birey Tanıma Envanteri; Birey tanıma teknikleri kapsamında hazırlanmıştır. İlkokul 3. ve 4. sınıf ve Ortaokul 5.6.7.8.sınıf, ile Lise Haz.9.10.11. ve 12.sınıf aralığındaki

Detaylı

VEGAWINA5 2016 VERSION

VEGAWINA5 2016 VERSION VEGAWINA5 2016 VERSION Bundan Böyle Her Yıla Ait Hazırlanan Setup İçin Login Ekranında Version Yılı Yazacaktır Program Kurulumunda Ana Sayfa ( Boss ) Modülü Kurulumu Zorunlu Hale Getirilmiştir Hizmet\Firma\Kullanıcı

Detaylı

Bölgeler kullanarak yer çekimini kaldırabilir, sisli ortamlar yaratabilirsiniz.

Bölgeler kullanarak yer çekimini kaldırabilir, sisli ortamlar yaratabilirsiniz. Bölge (Zone) Bölge nesnesi kullanılarak tapınak çevresinde gölgeli, ürpertici bir ortam yaratılmış. Yine bölge nesnesi kullanılarak mağara ortamının karanlık olması sağlanmış. Bu da ortamının gerçekliği

Detaylı

SRKÜLER NO: POZ-2005 / 58 ST, 06.07.2005

SRKÜLER NO: POZ-2005 / 58 ST, 06.07.2005 SRKÜLER NO: POZ-2005 / 58 ST, 06.07.2005 ÖZET: Maliye Bakanlıı tarafından, bilanço esasına göre defter tutan mükelleflerce (B) formu verilmesi uygulamasında bazı deiiklikler yapıldı. (B) FORMU UYGULAMASINDA

Detaylı

Nakit Sermaye Artırımı Uygulaması (Kurumlar Vergisi Genel Tebliği (Seri No:1) nde Değişiklik Yapılmasına Dair Tebliğ (Seri No:9))

Nakit Sermaye Artırımı Uygulaması (Kurumlar Vergisi Genel Tebliği (Seri No:1) nde Değişiklik Yapılmasına Dair Tebliğ (Seri No:9)) Sirküler 2016 / 019 Referansımız: 0259 / 2016/ YMM/ EK Telefon: +90 (212) 29157 10 Fax: +90 (212) 24146 04 E-Mail: info@kutlanpartners.com İstanbul, 08.03.2016 Nakit Sermaye Artırımı Uygulaması (Kurumlar

Detaylı

Ölçek Geli tirme Çal malarnda Kapsam Geçerlik ndeksinin Kullanm

Ölçek Geli tirme Çal malarnda Kapsam Geçerlik ndeksinin Kullanm Ölçek Geli tirme Çal malarnda Kapsam Geçerlik ndeksinin Kullanm Dr. Halil Yurdugül Hacettepe Üniversitesi Eitim Fakültesi yurdugul@hacettepe.edu.tr Motivasyon: Proje tabanl bir öretim sürecinde örencilerin

Detaylı

Konu 4 Tüketici Davranışları Teorisi

Konu 4 Tüketici Davranışları Teorisi Konu 4 Tüketici Davranışları Teorisi Hadi Yektaş Zirve Üniversitesi İşletme Yüksek Lisans Programı Güz 2012 1 / 93 Hadi Yektaş Tüketici Davranışları Teorisi İçerik 1 2 Kayıtsızlık Eğrisi Analizi Tüketici

Detaylı

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİ HAKKINDA YÖNETMELİKTE DEĞİŞİKLİK YAPILMASINA DAİR YÖNETMELİĞİN UYGULANMASINA İLİŞKİN GENELGE (2015/50) Bu Genelge, 25.05.2015

Detaylı

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır.

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır. SAYI: 2013/03 KONU: ADİ ORTAKLIK, İŞ ORTAKLIĞI, KONSORSİYUM ANKARA,01.02.2013 SİRKÜLER Gelişen ve büyüyen ekonomilerde şirketler arasındaki ilişkiler de çok boyutlu hale gelmektedir. Bir işin yapılması

Detaylı

KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2010 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin

Detaylı

Sürdürülebilir sosyal güvenli in önündeki zorluklar

Sürdürülebilir sosyal güvenli in önündeki zorluklar Sürdürülebilir sosyal güvenli in önündeki zorluklar Konular Geçmi ten önemli trendler Esneklik ve esnek güvence Bireyselcilik ve azalan dayan ma Silikle en toplum 2 Toplumsal: Daha az evlilik Daha fazla

Detaylı

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını,

a) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını, NİĞDE ÜNİVERSİTESİ TÜRKÇE ÖĞRETİMİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu yönetmeliğin amacı, Niğde Üniversitesine bağlı olarak kurulan

Detaylı

MİKRO İKTİSAT ÇALIŞMA SORULARI-10 TAM REKABET PİYASASI

MİKRO İKTİSAT ÇALIŞMA SORULARI-10 TAM REKABET PİYASASI MİKRO İKTİSAT ÇALIŞMA SORULARI-10 TAM REKABET PİYASASI 1. Firma karını maksimize eden üretim düzeyini seçmiştir. Bu üretim düzeyinde ürünün fiyatı 20YTL ve ortalama toplam maliyet 25YTL dir. Firma: A)

Detaylı

c) Genel Müdürlük: Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Teşkilatlanma ve Destekleme Genel Müdürlüğünü,

c) Genel Müdürlük: Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Teşkilatlanma ve Destekleme Genel Müdürlüğünü, 22 Nisan 2010 PERŞEMBE Resmî Gazete Sayı : 27560 Tarım ve Köyişleri Bakanlığından: EL SANATLARI EĞİTİM MERKEZİ MÜDÜRLÜKLERİ VE EL SANATLARI ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ ÇALIŞMA YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

Detaylı

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar ATILIM ÜNİVERSİTESİ KALİTE GÜVENCESİ YÖNERGESİ Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Madde 1 Bu Yönergenin amacı Atılım Üniversitesinin eğitim-öğretim ve araştırma faaliyetleri ile idarî

Detaylı

Öretmen Adaylarının letiim Becerisi Algıları Üzerine Bir Çalıma

Öretmen Adaylarının letiim Becerisi Algıları Üzerine Bir Çalıma Öretmen Adaylarının letiim Becerisi Algıları Üzerine Bir Çalıma Kevser Baykara Pehlivan Mula Üniversitesi, Eitim Fakültesi, Eitim Bilimleri Bölümü E-posta: baykara@mu.edu.tr ÖZ: Bu çalımada, Hacettepe

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis*

BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* Mustafa Özgür KESKİN Maden Mühendisliği Anabilim Dalı Ahmet M. KILIÇ Maden Mühendisliği Anabilim Dalı

Detaylı

CÜMLE BİRİMLERİ ANALİZİNDE YENİ EĞİLİMLER

CÜMLE BİRİMLERİ ANALİZİNDE YENİ EĞİLİMLER CÜMLE BİRİMLERİ ANALİZİNDE YENİ EĞİLİMLER Henriette GEZUNDHAYJT Türkçeye Uygulama: R. FİLİZOK Geleneksel Dil bilgisi ve Yapısal Dil bilimi Geleneksel dil bilgisi, kelime türlerini farklı ölçütlere dayanarak

Detaylı

Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz.

Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz. Sayın Prefix İş Ortağımız, Öncelikle Markamıza göstermiş olduğunuz ilgiden dolayı teşekkür ederiz. İşletmenize daha fazla kazanç sağlayabilmek, daha kaliteli ve daha süratli hizmet verebilmek için, mevcut

Detaylı

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ LİSANS DÜZEYİNDEKİ PROGRAMLAR ARASINDA ÇİFT ANADAL (ÇAP) ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ LİSANS DÜZEYİNDEKİ PROGRAMLAR ARASINDA ÇİFT ANADAL (ÇAP) ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ LİSANS DÜZEYİNDEKİ PROGRAMLAR ARASINDA ÇİFT ANADAL (ÇAP) ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 Bu yönergenin amacı, Sakarya Üniversitesi

Detaylı

Yersel Lazer Tarayıcılar ile 3 Boyutlu Modelleme

Yersel Lazer Tarayıcılar ile 3 Boyutlu Modelleme Yersel Lazer Tarayıcılar ile 3 Boyutlu Modelleme Gelişen yersel lazer tarayıcı teknolojisi tarihi ve kültürel yapıların belgelenmesi ve üç boyutlu modellenmesinde oldukça popüler bir yöntem haline gelmiştir.

Detaylı

BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI

BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI Sayı: 42 BASIN DUYURUSU 2001 YILI PARA VE KUR POLİTİKASI Gazi Erçel Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası 22 Aralık 2000 Ankara 2001 yılında uygulanacak para ve kur politikasının çerçevesi, uygulama prensipleri

Detaylı

ANALOG LABORATUARI İÇİN BAZI GEREKLİ BİLGİLER

ANALOG LABORATUARI İÇİN BAZI GEREKLİ BİLGİLER ANALOG LABORATUARI İÇİN BAZI GEREKLİ BİLGİLER Şekil-1: BREADBOARD Yukarıda, deneylerde kullandığımız breadboard un şekli görünmektedir. Bu board üzerinde harflerle isimlendirilen satırlar ve numaralarla

Detaylı

Ölçme Bilgisi Ders Notları

Ölçme Bilgisi Ders Notları 1. ÖLÇÜ BİRİMLERİ Ölçme Bilgisi: Sınırlı büyüklükteki yeryüzü parçalarının ölçülmesi, haritasının yapılması ve projelerdeki bilgilerin araziye uygulanması yöntemleri ile bu amaçlarla kullanılacak araç

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2015 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim

Detaylı